使用pivot_tabl计算平均分 总平均分

假设有一个名为`students`的DataFrame，其中包含列`name`、`subject`和`score`，可以使用`pivot_table`方法来计算每个学生每个科目的平均分和总平均分，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
students = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'] * 2,
    'subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science', 'Science', 'Science'],
    'score': [80, 90, 70, 85, 95, 70, 80, 75, 85, 90]
})

# 计算每个学生每个科目的平均分和总平均分
avg_scores = pd.pivot_table(students, values='score', index='name', columns='subject', aggfunc='mean')
avg_scores['Overall'] = avg_scores.mean(axis=1)

print(avg_scores)

输出结果如下：

subject   Math  Science    Overall
name                              
Alice     80.0     70.0  75.000000
Bob       90.0     80.0  85.000000
Charlie   70.0     75.0  72.500000
David     85.0     85.0  85.000000
Emily     95.0     90.0  92.500000

其中，`values`参数指定需要计算的值，即分数；`index`参数指定按照哪一列进行分组，即按照学生姓名进行分组；`columns`参数指定按照哪一列进行列分组，即按照科目进行列分组；`aggfunc`参数指定如何进行聚合计算，这里选择计算平均值。最后，计算每个学生的总平均分，通过`mean`方法对每一行进行计算，将结果保存在名为`Overall`的列中。